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XLNet ——XLNet 是一种自回归语言模型，可以理解文本序列的无监督表示。
这些法学硕士课程唯一的挑战是，它非常擅长完成文本，而不仅仅是回答问题。很多时候，我们期待的是答案，而不是完成。

以上述示例为例，“你好吗？ ”作为输入，大型学习模型会尝试使用“在做什么？”或“我很好”等文本来完成文本。这表明响应可以是完成或回答。这恰恰解释了对话优化的 LLM 出现的原因。

2.)
这些类型的 LLM 会回复答案，而不是完成它。因此，当输入“你好吗？”时，这些 LLM 通常会回复“我很好。”这样的答案，而不是完成句子。

LLM 发展 - CTA

对话优化的 LLM 列表包括ChatGPT、BERT、BARD、InstructorGPT、Falcon-40B-instruct 等。

BERT - BERT（Transformers 的双向编码器表示）是一种基于深度 加纳 WhatsApp 数据 神经工作的动态自回归 LLM。它主要关注的是理解单词之间的关系，而不是关注一个单词的含义。
3.）多语言模型
多语言模型在多种语言数据集上进行训练，可以处理和生成不同语言的文本。它们对于跨语言信息检索、多语言机器人或机器翻译等任务很有帮助。

XLM ——XLM 是由 Facebook 创建的跨语言模型。
4.）混合模型
混合模型是不同架构的混合体，旨在提高性能。例如，基于 Transformer 的架构和循环神经网络 (RNN) 相结合，用于顺序数据处理。

UniLM（统一语言模型）是一种混合大型语言模型，结合了自回归和序列到序列建模方法。
还有更多。特别是如果你想要获得明确的成功，这是不可跳过的。

生成式人工智能与大型语言模型之间的区别
生成式人工智能是一个广泛的术语；简单地说，它是指具有创建内容潜力的人工智能模型的总称。此外，生成式人工智能可以创建代码、文本、图像、视频、音乐等。一些流行的生成式人工智能工具是Midjourney、DALL-E 和 ChatGPT。

大型语言模型是一种生成式人工智能，它通过文本进行训练并生成文本内容。ChatGPT是生成式文本人工智能的摘录。

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所有大型语言模型都是生成式人工智能。

现在，如果您犹豫不决，想知道在哪里、做什么以及如何从头开始建立和培训 LLM。别担心；我们会帮您搞定。

如何建立大型语言模型？
现在是时候创建你的法学硕士学位了。

我们将使用 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架来创建模型。这些框架提供了用于创建和训练 LLM 的预构建工具和库，因此几乎不需要重新发明轮子。